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de:code 2018:

交通量調査をAIに任せる時代になる?

「交通量調査は、人間がする必要はあまりないのでは」――日本マイクロソフトの開発者向けイベント「de:code 2018」で、そんな意見が出た。コストや負担が大きい人力集計に頼ることが多いという現状に着目し、AIの活用を提案する企業が出てきている。

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日本マイクロソフトの内藤稔さん(クラウドプラクティス技術本部 クラウドソリューションアーキテクト)

 「交通量調査は、人間がする必要はあまりないのでは」――日本マイクロソフトが主催する開発者向けイベント「de:code 2018」で、そんな意見が飛び出した。都市設計では正確な交通量の把握が求められるが、いまだコストや負担の大きい人力での集計に頼ることが多い。そうした状況に着目し、AI(人工知能)の活用を提案する企業が出てきている。

 提案者は、日本マイクロソフトの内藤稔さん(クラウドプラクティス技術本部 クラウドソリューションアーキテクト)。内藤さんによれば、ある交通量調査の例では、アルバイトの人件費が1日1地点当たり6万円(最長10時間)で、データの納品までに3日間かかるという。長時間の労働となると、データの精度が落ちるリスクもある。

 日本システムウエア(東京都渋谷区)は、そうした課題に目を着けたうちの1社。同社はディープラーニングを活用し、人間やクルマの数をカウントする技術「CityVison」を提供している。監視カメラの映像をリアルタイムに画像解析し、人数や台数を割り出す。

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日本システムウエアが提供する「CityVison」

 その仕組みはこうだ。まずカメラの画像を複数に分割し、各画像から特徴を抽出する。例えば人間が映った画像なら、手や顔などのパーツが映っている部分は評価値を高く“重み付け”し、そうでない背景部分などは低く評価する。これらを繰り返して算出した結果を、あらかじめ学習した人間やクルマの画像データ(教師データ)と比較し、判別する。

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ディープラーニングの仕組み
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日本システムウエア サービスソリューション事業本部の小河原智さん

 画像解析は、カメラなど端末側(ローカル環境)で処理し、判別した結果だけをクラウド(Microsoft Azure)へと送信する。データが膨大な場合や、より詳細な分析を行う場合は、クラウド側での処理も可能だ。

 AIを活用するメリットは、低いコストと高い精度だ。日本システムウエア サービスソリューション事業本部の小河原智さんによれば、同システムは月額3万円程度で運用できるという。

 こうしたAIの活用を評価する動きが出てきた。これまでに静岡県熱海市が、店舗の誘致のための交通量調査で、同システムを導入した。内藤さんは「行政も配分できるコストには限りがあるので、人が集まる場所、時間帯を可視化する必要がある。そのためにはデータが正確でなければならない」と指摘する。「正確な計測はAIに任せるべき」(内藤さん)

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静岡県熱海市が導入した

 同様の技術は、検知する対象を、人間やクルマから他のモノへと変えれば応用が利く。日本システムウェアは、建物のひび割れの検知や、人間が危険区域へと立ち入ると警告する仕組みなども手掛ける。レストランのビュッフェでは、カメラ映像から料理の種類を判別し、量が減ると厨房にリアルタイムで通知する――といった活用も見込んでいる。

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